نقش تحلیل یادگیری (Learning Analytics) در بهبود تدریس مبتنی بر داده

در عصر دیجیتال، داده ها به عنوان “نفت جدید” در تمامی صنایع شناخته می شوند و آموزش نیز از این قاعده مستثنی نیست. تحلیل یادگیری (Learning Analytics) به عنوان یک حوزه میان رشته ای، با جمع آوری، اندازه گیری، تحلیل و گزارش داده های مربوط به یادگیرندگان و محیط های یادگیری، پتانسیل عظیمی برای تحول در روش های تدریس ایجاد کرده است. هدف اصلی این مقاله، بررسی چگونگی استفاده از تحلیل یادگیری برای گذر از تدریس سنتی و مبتنی بر شهود، به سمت تدریس مبتنی بر داده (Data-Driven Teaching) است. این پژوهش با بررسی ابعاد مختلف تحلیل توصیفی، تشخیصی، پیش بینانه و تجویزی، نشان می دهد که چگونه معلمان می توانند با بهره گیری از داشبوردهای مدیریتی و الگوریتم های داده کاوی، الگوهای رفتاری دانش آموزان را شناسایی کرده، محتوای آموزشی را شخصی سازی کنند و مداخلات به هنگام برای جلوگیری از افت تحصیلی انجام دهند. همچنین در این مقاله به چالش های پیاده سازی این رویکرد در ایران، از جمله زیرساخت های فنی و سواد دیجیتال مدرسان با استناد به پژوهش های محققان داخلی پرداخته شده و مسائل اخلاقی نظیر حریم خصوصی داده ها مورد واکاوی قرار گرفته است.

کلیدواژه ها:

کلمات کلیدی: تحلیل یادگیری ، تدریس مبتنی بر داده ، داده کاوی آموزشی ، شخصی سازی آموزش ، سیستم های مدیریت یادگیری (LMS) ، هوش مصنوعی در آموزش.